Projets novateurs réalisés

GenAI-Counselor: An AI-Powered Genetic Counseling Assistant for Genetic Report Interpretation and Patient Guidance

GenAI-Counselor is an AI-powered genetic counseling assistant developed by Ebovir Biotechnologie Inc. to bridge the gap between complex genetic test results and patient understanding. By combining domain-specific knowledge bases (e.g., ACMG, ClinVar, GeneReviews), report parsing, personalized patient modeling, retrieval-augmented generation (RAG), and large language models (LLMs), the system delivers clear, clinically grounded explanations of genetic findings. This innovation empowers patients to make informed health decisions, supports clinicians with scalable interpretation tools, and enhances accessibility to genetic counseling—especially in underserved areas. The project also contributes to Canada’s digital health leadership while training interdisciplinary talent in AI, bioinformatics, and health-tech innovation.

Automatisation intelligente de la production de croquis de localisation pour les infrastructures gazières à partir de données historiques et d’annotations assistées par l’IA

Énergir est une entreprise québécoise spécialisée dans la distribution d’énergie, principalement du gaz naturel. Elle développe également des solutions en énergies renouvelables comme le biométhane, l’électricité et le solaire. Engagée vers la carboneutralité, elle accompagne ses clients dans la transition énergétique.
Énergir reçoit environ 50 000 demandes de localisation par année via le système Info Excavation. Pour chaque demande, l’organisation doit fournir un croquis indiquant la distance (« côte ») entre les actifs gaziers souterrains et des repères visibles (points durs : bornes fontaines, regards d’égout, entrées d’immeubles, trottoirs, etc.). Or, ce flux repose encore largement sur des « croquis PDF non numérisés » ainsi que sur une table d’annotations (‘SIGnet’) stockée dans ArcGIS Enterprise 10.9.1, où les éléments de dessins sont encodés en JSON. La génération manuelle des côtes mobilise plusieurs personnes et comporte un risque élevé d’erreurs susceptibles de compromettre la sécurité publique. La masse de données historiques est cependant un terreau idéal pour une approche automatisées par intelligence artificielle (IA) et de vision par ordinateur visant l’automatisation du processus. Le projet répond donc à un double enjeu : (1) réduire le temps et le coût de traitement des demandes, et (2) renforcer la fiabilité des plans délivrés aux entrepreneurs, afin d’atténuer les risques de bris d’actifs et d’accidents. La résolution du problème requiert des compétences avancées en géomatique, en traitement d’images de type « croquis », en apprentissage profond pour la détection d’objets, ainsi qu’en conception de flux SIG interopérables.

Interface Optimisée BERTA pour la Simulation des Réseaux Électriques

Les systèmes de simulation en temps réel sont essentiels pour valider la stabilité des réseaux de production et transport d’électricité et la contribution de l’équipement de production électrique à la stablité de tension, de puissance et de fréquence (alternateurs, régulateurs de vitesse, régulateurs de tension et stabilisateurs de puissance). Or, l’interface actuelle utilisée par l’entreprise BERTA & Langevin pour opérer les simulations en temps réel est obsolète, peu fiable et inadaptée à ces besoins spécifiques. Le projet de recherche vise à concevoir une nouvelle interface mieux adaptée aux besoins.

ERP System Rollout and Optimization at Mekapisk Enviroblu

This project will support the final implementation phase of an ERP (Enterprise Resource Planning) system at Mekapisk EnviroBlu Inc, a growing Indigenous-owned company based in Newfoundland and Labrador. Building on earlier research and development efforts, this phase will focus on optimizing system workflows and enabling future integrations such as EDI (Electronic Data Interchange), which will help automate transactions with major clients and partners. The project will improve internal coordination between sales, inventory, procurement, and finance, ensuring more accurate data and smoother business operations. The expected benefit is improved scalability, better resource management, and stronger digital infrastructure to support the company’s expansion and long-term competitiveness.

High-precision geochronology of Precambrian ash layers in the Nama Group, Namibia

The late Ediacaran marks a critical interval in Earth’s history, as it witnessed significant global transformations in the climate system and variations in ocean chemistry. These profound changes affected the evolution and distribution of early animal life. The crisis of Ediacaran fauna likely favored the appearance of the first shelly fossils, considered the prelude to one of the most spectacular diversifications of animals, the Cambrian explosion. Due to the absence of precise temporal constraints, the link between the biosphere and climate changes during the late Ediacaran remains debated.
This project aims to fill this gap by providing new high-precision temporal constraints for the deposition of the sediments of the Nama Group in southern Namibia, one of the few localities worldwide preserving evidence of late Ediacaran biota. To achieve this goal, volcanic ash layers found within the sedimentary strata of the Nama Basin and sampled in the past two years will be dated using high-precision zircon U-Pb geochronology.
Participating institutions will benefit from the proposed project. The data we expect to produce are potentially of great interest and will be included scientific papers and presented at several scientific conferences in 2026, bringing international visibility to UQAM/Geotop and the University of Geneva.

Electrophysiological Effects of Physiological Antibodies and Autoantibodies on Neuronal Function

This project is a continuation of my doctoral research, which investigates how IgG antibodies interact with neurons in various neuropathological conditions. So far, we’ve observed that IgGs can be internalized by neurons in models of spinal cord injury, stroke, and neuropsychiatric lupus (NPSLE). The next critical step is to understand the physiological consequences of this internalization. This project will explore how IgGs—both normal and autoimmune—affect neuronal activity using electrophysiological techniques. This includes measuring changes in spontaneous activity (such as resting potential and firing rate) and evoked responses (like input/output curves and synaptic currents) in primary cultures of cortical, dorsal root ganglion (DRG), and trigeminal ganglion (TG) neurons. These experiments will help determine whether IgGs disrupt neuronal signaling and could reveal shared mechanisms across CNS disorders. As disruptions to the brain’s immune barriers are increasingly implicated in conditions ranging from traumatic injury to mood disorders, understanding how antibodies interact with the CNS is essential. By uncovering these mechanisms, the project may help identify new therapeutic targets and contribute to better treatment strategies.

Automatisation de la réception et du traitement de la facturation

Le projet d’automatisation de la réception et du traitement de la facturation s’inscrit dans une démarche de modernisation des services publics grâce au numérique et à l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’extraire automatiquement des informations clés (numéro de facture, fournisseur, montant) à partir de factures numériques ou manuscrites, puis de les intégrer dans le logiciel de gestion financière de la ville. La diversité des formats de factures complique cette extraction.
À l’heure actuelle, des outils performants de la suite Microsoft Azure et les services comme chatGPT ou Gemini sont disponibles, et pourraient être intégrés avec les systèmes de la ville pour résoudre le problème.
Le projet explore donc l’option d’une IA locale, plus simple et moins couteuse, quitte à sacrifier un peu de performance. La solution envisagée repose sur deux étapes : extraction du texte via OCR, puis identification des données pertinentes par règles ou des méthodes d’apprentissage automatique.
Le choix final devra équilibrer performance, coûts, respect de la vie privée et impact écologique. Or, il est encore rare que ces critères soient pris en compte de façon globale dans les projets d’IA publics, ce qui rend cette démarche particulièrement pertinente.

Validation de capteurs non invasifs pour la surveillance de la température corporelle en milieu de travail chaud

Ce projet de recherche vise à améliorer la prévention des problèmes de santé liés au travail en milieu chaud. Les travailleurs et travailleuses de secteurs comme la construction, l’agriculture, la foresterie ou les services d’urgence sont particulièrement exposés aux vagues de chaleur, qui seront de plus en plus fréquentes avec les changements climatiques. Pour protéger ces personnes, il est essentiel de surveiller leur température corporelle afin de détecter rapidement une astreinte thermique excessive. Or, les méthodes traditionnelles sont coûteuses, invasives ou peu adaptées au terrain. De nouveaux capteurs portatifs, simples et non invasifs, offrent une solution prometteuse, mais leur validité doit encore être confirmée. Ce projet testera la validité de deux de ces capteurs, en reproduisant en laboratoire un quart de travail estival typique. Il inclura des femmes, encore peu étudiées dans ce domaine, ainsi que l’effet de la caféine, largement consommée sur les chantiers et susceptible d’influencer les résultats. Les retombées attendues sont concrètes : fournir aux employeurs et aux hygiénistes en santé et sécurité au travail des outils fiables et accessibles pour mieux protéger les travailleurs. À terme, cela contribuera à améliorer la sécurité et adapter les milieux de travail aux défis posés par la chaleur.

Guidance Opportunities in Discrete Diffusion

(1) the main activities of the partner
ServiceNow develops a platform for client organizations to manage and automate large-scale processes across various industries. In 2020, ServiceNow acquired Element AI to strengthen its presence in the Artificial Intelligence (AI) research landscape and the Canadian AI ecosystem. This acquisition
enabled the development of AI-driven products that improve the platform’s capabilities. ServiceNow Research has made significant contributions to the field of foundation models, notably in Natural Language Processing (NLP), and has a strong presence in developing generative models for different data domains.
(2) the challenges the partner aims to solve through this project
System prompts can specify the desired behavior of agentic systems in plain English: “Be polite.”, “Be concise.”, “Ground all statements in facts that can be directly quoted from the provided context.”. Does it work? Well, it depends… Current solutions cannot even provide probability estimates for these
requirements to be satisfied, nor a clear understanding of how each such clause affects the outcome. Special instances of this general challenge come up in multimodal and code contexts: this project has a particular interest in those latter aspects.
(3) the anticipated social or economic benefits of the project for the partner organization(s)
Better counterfactual understanding and/or access to calibrated probabilities could greatly improve our service offering, enabling calculated risks, highlighting caveats when necessary, ultimately building trust with the customers and users. Such interpretability features would also improve our capacity to comply with legislation on protected status and otherwise decrease our litigation risks.

Language, Equity, and Education: Investigating Multilingual Inclusion in Canadian Schools

The project will investigate how language practices in multilingual and multicultural schools influence students’ learning experiences and educational opportunities. It aims to identify challenges faced by students from diverse linguistic backgrounds and explore strategies that promote inclusion and equity in education. By collecting and analyzing data on classroom language use, the project seeks to provide insights that can help improve teaching practices and support all learners in multilingual settings.

Towards Explainable and Privacy-Preserving LLM Frameworks for Personalized Healthcare

This project will design, prototype, and evaluate an explainable, human-in-the-loop Large Language Model (LLM) system to enhance patient engagement and personalization in healthcare while ensuring transparency, privacy, and equity. Building on recent findings that current LLM-based healthcare tools lack robust real-world evaluation and interpretability, the research will develop explainability modules, privacy-preserving techniques, and rigorous evaluation frameworks using user studies and simulated environments. The student will gain hands-on experience with cutting-edge LLM architectures, ethical AI design, and applied healthcare research, working in an international, interdisciplinary environment at Toronto Metropolitan University. They will develop highly sought-after technical and research skills, contribute to impactful publications, and build a strong professional network, preparing them for leadership roles in responsible AI development.

On-Prem / Sovereign AI Coding Assistant for Privacy-Constrained Tasks

This project will create a privacy-preserving AI coding assistant that runs directly on a user’s computer instead of relying on cloud services. Many organizations, such as governments and healthcare providers, cannot use cloud-based AI tools because of data security and confidentiality concerns. The system will automatically detect the user’s hardware (CPU, GPU, memory) and select the best coding model that can run efficiently on that machine. Advanced optimization techniques, like quantization and mixed precision, will make models smaller and faster without losing accuracy.

For Farpoint Technologies, this project delivers a sovereign, on-premise AI coding assistant that can be integrated into its existing coding platform. The result will be a secure and responsive tool that supports developers in privacy-constrained environments, helping Farpoint strengthen its competitive position and open new opportunities in sectors where security and sovereignty are essential.